原文：第五讲 卷积神经网络 VGG16 cifar10
以下代码源自dive into DL T . , 运行时间较长，建议在colab上运行。 ...
2020-05-09 21:15 0 683 推荐指数：
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LeNet – 5网络 网络结构为： 输入图像是：32x32x1的灰度图像 卷积核：5x5，stride=1 得到Conv1：28x28x6 池化层：2x2，stride=2 （池化之后再经过激活函数sigmoid） 得到Pool1：14x14x6 卷积核：5x5，stride ...
网络结构如下： 代码如下： 注释： （1）由于笔记本配置的原因，程序没有跑完，今后有合适的机器再跑； （2）对CIFAR数据集的理解不够！需要进一步加深； （3）下次更新ResNet18网络与CIFAR10数据集实战。 2020.5.16 ...
VGG16内置于Keras，可以通过keras.applications模块中导入。 --------------------------------------------------------将VGG16 卷积实例化：--------------------------------------------------------------------------------------- ...
CNN02：Pytorch实现VGG16的CIFAR10分类 1、VGG16的网络结构和原理 VGG的具体网络结构和原理参考博客： https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html 该博客不只讲了VGG还讲了其他卷积神经网络 ...
过程： View Code 结果： 分析： cifar10数据集比mnist数据集更完整也更复杂，基于cifar数据集进行10分类比mnist有更高的难度，整体的准确率和召回率都普遍偏低，但适当的增加迭代次数和卷积核的大小有助于提升 ...
决定写tensorflow之cifar10的卷积神经网络代码阅读的文章，因为我自己静不下心来阅读，所以写文章不会让我贪快阅读从而没有思考和中断了可以接上！！！ 既然是为了自己，所以就按照自己思路啦，有给他人带来烦恼，请见谅。恩，思路是从 python cifar10 ...